La chiamano “SaaS Apocalypse È l’idea, sempre più diffusa nella Silicon Valley, che l’intelligenza artificiale generativa e il cosiddetto vibe coding possano spazzare via il vecchio software enterprise. Basta parlare con un modello, spiegargli cosa serve e l’applicazione prende forma quasi da sola. I primi a crederci sono i mercati finanziari. Dall’inizio del 2026 i titoli dei big del software hanno lasciato sul terreno circa numeri a due cifre. Ogni annuncio dei big dell’intelligenza artificiale sembra alimentare la stessa narrativa: il software tradizionale sarebbe destinato a diventare invisibile, sostituito da agenti AI capaci di creare applicazioni al volo grazie al cosiddetto vibe coding.
Eppure, mentre Wall Street oscilla tra entusiasmo e paura, le grandi piattaforme cercano di reinventarsi. Salesforce, uno dei simboli del software aziendale degli ultimi vent’anni, sta provando a trasformare l’AI da minaccia a nuova infrastruttura dell’economia degli agenti. Ne abbiamo parlato con Vanessa Fortarezza, Ceo di Salesforce in Italia, uno dei simboli del software enterprise globale, che oggi prova a trasformare quella che potrebbe sembrare una minaccia esistenziale in una nuova strategia di apertura agli agenti AI.
Ogni annuncio dei big dell’intelligenza artificiale sembra delineare uno scenario in cui non ci sarà più bisogno di grandi giganti del software. È davvero l’inizio di una “SaaS Apocalypse” a causa delle potenzialità del vibe coding?
La tesi della “SaaS Apocalypse” è nata in seguito a un momento in cui sono evaporati 285 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato in sole 48 ore. Tuttavia, i dati raccontano una storia diversa. Un’indagine di Morgan Stanley mostra che dal 2024 è raddoppiato il numero di aziende che continuano ad affidarsi ai leader tradizionali del software. Il punto è che scrivere codice rappresenta solo una piccola parte del problema: circa il 10% del software. Il restante 90% è fatto di sicurezza, governance, compliance e processi aziendali. Il valore di piattaforme come Salesforce non sta soltanto nelle righe di codice, ma nella business logic accumulata in decenni di sviluppo e nella fiducia costruita con i clienti. Pensiamo alle certificazioni GDPR o alla certificazione ACN QC2 per la pubblica amministrazione. Un LLM pubblico, da solo, non è in grado di garantire questo livello di affidabilità e sicurezza.
Di fronte al cambiamento nel modo di sviluppare software e all’avvento degli LLM, qual è la risposta strategica di Salesforce?
Abbiamo deciso di abbracciare pienamente gli LLM esterni integrando il protocollo MCP in tutti i layer della nostra architettura. È un passaggio importante perché consente a modelli come Claude, ChatGPT o Gemini di accedere ai dati Salesforce in tempo reale e in maniera conversazionale, restando però all’interno della nostra infrastruttura di sicurezza. L’idea è che i modelli diventino una nuova interfaccia di accesso ai sistemi aziendali, senza compromettere controllo e governance.
In Italia avete percepito un cambio di paradigma da parte delle aziende o il dibattito sull’AI resta confinato agli Stati Uniti?
In Italia c’è grande attenzione e sono stati avviati centinaia di progetti pilota, alcuni già in produzione. Oggi vediamo un vero e proprio “divario agentico”. Ci sono aziende ancora molto prudenti che si fermano alla fase di test e altre, come Unicredit, che stanno avviando trasformazioni agentiche su larga scala. Nei mercati regolamentati, come quello bancario, prevale un approccio graduale: si parte dall’intelligenza artificiale assistiva rivolta ai dipendenti, per aumentare la produttività interna. Esporre direttamente gli agenti ai clienti finali richiede livelli di affidabilità molto elevati. Le aziende vogliono che questi sistemi raggiungano standard vicini a quelli umani prima di assumersi rischi reputazionali o normativi.
